★ Chapitre 1 : Premiers pas avec le langage de programmation Python
1.1 Avant de commencer
____Limites d'Excel et de VBA
Caractéristiques de Python
1.2 Premiers pas avec Python
Installation de l'environnement de développement Python
____Exécution de Python
Écrire du code Python dans un environnement de développement intégré
1.3 Utilisation de Jupyter Notebook
Lancement de Jupyter Notebook et création d'un notebook
Présentation des principales fonctionnalités de Jupyter Notebook
Écrivez du code dans Jupyter Notebook.
Rédiger des documents dans Jupyter Notebook
Que pouvez-vous faire d'autre ?
1.4 Résumé

★ Chapitre 2 : Grammaire de base de Python
2.1 Variables et types de données
____variable
____nombre(int, float)
____chaîne (str)
____bool
____liste
____tuple
____ensemble
____dictionnaire
2.2 Instructions de contrôle
____énoncé conditionnel
____boucle
2.3 Sortie de données
Sortie par défaut
____Spécifiez le format de sortie
2.4 Résumé

★ Chapitre 3 : Fonctions, classes et modules
3.1 Fonction
Définition et appel de la fonction ____
Fonctions intégrées
3.2 Classe
____Classes et objets
Héritage de la classe ____
Module 3.3
Créer et importer un module ____
Module intégré
____emballer
3.4 Résumé

★ Chapitre 4 : Lecture et écriture de fichiers et traitement de chaînes de caractères
4.1 Lecture et écriture de fichiers
Structure de base pour la lecture et l'écriture de fichiers ____
Lire le fichier ____
Lisez et traitez le fichier ____ ligne par ligne
Écrire ____fichier
Lecture et écriture de fichiers avec l'instruction ____with
4.2 Manipulation des cordes
Fractionner une chaîne : split()
____Supprimer les chaînes inutiles : strip()
____Concaténation de chaînes : join()
Recherche de chaînes de caractères : find(), count(), startswith(), endswith()
____Remplacer une chaîne de caractères : remplacer()
____Changer la casse : minuscules(), majuscules()
4.3 Résumé

★ Chapitre 5 : Bibliothèques pour le traitement et l’analyse des données
5.1 NumPy : Opérations efficaces sur les données de tableaux
Créer des données de tableau ____
Opérations sur les données de tableaux
Sélectionnez les données du tableau ____
5.2 Pandas, un outil puissant pour le traitement des données tabulaires
Structure et création des données
Lecture et écriture de fichiers de données au format de tableau ____
Opérations sur les données de table ____
Sélectionnez les données du tableau ____
Intégration des données de tableaux
5.3 Résumé

★ Chapitre 6 : Bibliothèque pour la gestion des fichiers Excel
6.1 Création de fichiers Excel avec XlsxWriter
Utilisation de base de ____XlsxWriter
Écriture de données de différents types avec ____XlsxWriter
Mise en forme des cellules avec ____XlsxWriter
Insertion d'images et de zones de texte avec ____XlsxWriter
6.2 xlwings pour interagir avec Excel à l'aide de Python
Utilisation de base de ____xlwings
Écriture et lecture de différents types de données avec ____xlwings
Exportation de fichiers Excel avec ____xlwings
6.3 Résumé

★ Chapitre 7 : Gestion des fichiers et des données Excel
7.1 Traitement des fichiers Excel avec Python
7.2 Intégration des fichiers Excel
Structure de données Excel pour un traitement efficace des données
Fusionner plusieurs fichiers Excel en un seul
7.3 Filtrage et calcul des données Excel
____Filtrage des données
____Calcul des données
____S'appliquer à plusieurs fichiers Excel
7.4 Traitement des fonctions Excel utiles avec Python
____Trouver et récupérer des données à partir d'une plage spécifiée
Saisissez les résultats en fonction des ____ conditions
Appliquer différents formats en fonction des conditions.
7.5 Nettoyage des données Excel
____Vérifier et traiter les données manquantes
Extraction et organisation des données
7.6 Synthèse et agrégation des données Excel
____Principes de base de la création d'un tableau croisé dynamique
Création avancée de tableaux croisés dynamiques
7.7 Récupération de données à partir d'une page Web
Principes de base de l'importation des données de table ____
Importation détaillée des données de la table ____
7.8 Résumé

★ Chapitre 8 : Visualisation des données Excel
8.1 Graphique Excel
____Structure de base du code qui crée des graphiques Excel
graphique à barres ____
graphique linéaire ____
graphique de la zone ____
Diagramme circulaire
Diagramme de dispersion
8.2 Graphiques sparkline Excel
Types de graphiques sparkline et exemples de leur utilisation
Structure de base du code générant des graphiques sparkline
8.3 Création de graphiques avec Pandas
Structure de base des graphes ____
Graphique linéaire (diagramme linéaire)
____graphique à barres (diagramme à barres)
Diagramme de dispersion
____Graphique circulaire (diagramme en secteurs)
Graphique en aires (diagramme en aires)
____histogramme
Diagramme en boîte (diagramme à moustaches)
Enregistrez le graphique et ajoutez-le à un fichier Excel.
8.4 Résumé

★ Chapitre 9 : Analyse statistique des données avec Excel et Python
9.1 Principes de base de l'analyse statistique des données
____Comprendre les statistiques de base
Obtenez des statistiques de base
9.2 Analyse statistique avancée des données
____Analyse de corrélation
____Analyse de régression
9.3 Résumé

- Installation d'un environnement de développement Python avec Anaconda et utilisation de Jupyter Notebook
- Grammaire de base en Python, traitement des chaînes de caractères (split, delete, concaténation, find, replace)
- Traitement des données de tableaux et de tables à l'aide de NumPy et Pandas (opérations, agrégation, sélection et suppression de données, intégration)
- Mettre en forme et écrire des fichiers Excel avec XlsxWriter, insérer des images et des zones de texte dans les fichiers Excel
- Lire et écrire des fichiers Excel avec protection des documents appliquée à l'aide de xlwings, les imprimer ou les exporter au format PDF.
- Gestion des fichiers Excel (lecture, écriture, intégration, calcul, agrégation, vérification et traitement des données manquantes, tableaux croisés dynamiques)
- Création de graphiques Excel et de sparklines à l'aide du moteur xlsxwriter de Pandas
- Visualisation des données avec Pandas et Matplotlib (graphiques linéaires/à barres/circulaires/en aires/en boîtes, nuages ​​de points, histogrammes)
- Analyse statistique des données à l'aide d'Excel et de Python (analyse statistique de base, analyse de corrélation, analyse de régression)